python论文参考文献有哪些

Python012

python论文参考文献有哪些,第1张

关于python外文参考文献举例如下：

1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.

翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。

2、a python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.翻译：用于从复杂网络中提取，比较和评估社区的python库。

3、Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.

翻译：使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。

4、Python-based Visual Recognition Classroom.

翻译：基于Python的视觉识别教室。

5、High‐performance Python for crystallographic computing.

翻译：用于晶体学计算的高性能Python。

6、Python programming on win32.

翻译：Win32上的Python编程。

7、A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.

翻译：一个用于分析宇宙学辐射传递计算的Python包。

Python genes get frantic after a meal.

翻译：饭后Python基因变得疯狂。

A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.

翻译：用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。

参考资料来源：百度百科-参考文献

参考资料来源：中国知网-a python library

Python的就业方向有很多，但是只有选择适合自己的才能支撑自己走得更远。

1、常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2、爬虫

顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是很多小伙伴们学习Python的第一驱动力，总觉得Python就是天然为爬虫而生，简单快速，可能靠人力一周才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，真的非常有成就感。无论营销、运营还是产品经理，高效获取有效数据已成为职场必备技能。

3、Python数据分析

如今公司的产品都建立在对用户的分析之上，也就是所有的商业公司都需要这样一个角色，学会了爬虫，便有了数据来源，运用这些数据以及相应的爬虫库和excel表格，就可以进行简单的数据分析。

4、Python Web网站工程师

Web一直都是不可忽视的存在，利用Python的框架做一些页面精美的网站，Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar 等，可以帮助你快速搭建一个网站。

5、人工智能

Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习 （Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，Python是人工智能工程师的必备技能之一。

6、自动化运维工程师

运维是必须而且一定要掌握Python语言，使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

7、Python自动化测试工程师

Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。

8、游戏开发

游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的。

这个是我原创的，如果有考虑不周的地方可以交流一下：

y=int(input("请输入公历年份（公元前请加“-”）："))

t=(y-4)%60%10

d=(y-4)%60%12

T=["甲","乙","丙","丁","戊","己","庚","辛","壬","癸"]

D=["子","丑","寅","卯","辰","巳","午","未","申","酉","戌","亥"]

print("{}年为：农历{}{}年".format(y,T[t],D[d]))

运行结果：